Strategies aimed at preventing chronic opioid use in trauma and acute care surgery: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Globally every year, millions of patients sustain traumatic injuries and require acute care surgeries. A high incidence of chronic opioid use (up to 58%) has been documented in these populations with significant negative individual and societal impacts. Despite the importance of this public health issue, optimal strategies to limit the chronic use of opioids after trauma and acute care surgery are not clear. We aim to identify existing strategies to prevent chronic opioid use in these populations. METHODS AND ANALYSIS: We will perform a scoping review of peer-reviewed and non-peer-reviewed literature to identify studies, reviews, recommendations and guidelines on strategies aimed at preventing chronic opioid use in patients after trauma and acute care surgery. We will search MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, CINHAL, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Web of Science, ProQuest and websites of trauma and acute care surgery, pain, government and professional organisations. Databases will be searched for papers published from 1 January 2005 to a maximum of 6 months before submission of the final manuscript. Two reviewers will independently evaluate studies for eligibility and extract data from included studies using a standardised data abstraction form. Preventive strategies will be classified according to their types and targeted trauma populations and acute care surgery procedures. ETHICS AND DISSEMINATION: Research ethics approval is not required as this study is based on the secondary use of published data. This work will inform research and clinical stakeholders on the required next steps towards the uptake of effective strategies aimed at preventing chronic opioid use in trauma and acute care surgery patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,082 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,010 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».